基于文本模式推理的问答系统研究

论文题目: 基于文本模式推理的问答系统研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 计算机软件与理论

作者: 王树西

导师: 白硕

关键词: 模式合一,模式推理,浅层结构模式推理模型,问答系统

文献来源: 中国科学院研究生院（计算技术研究所）

发表年度: 2005

论文摘要: 在当前的自然语言处理领域,问答系统是一个非常值得研究的“热门”课题。它既允许用户以自然语言提问,又能够向用户返回准确的答案,而不是一些内容相关的网页。所以,与传统的基于关键字匹配的搜索引擎(例如Google)相比,问答系统能够更好地满足用户的查询需求,能够更准确地检索出用户所需要的答案,具有方便、快捷、高效等特点。但是目前的问答系统准确率都不高。研究表明,其中一个很重要的原因,在于目前的问答系统很少用到推理技术,大规模运用推理规则的问答系统极其少见。问答系统缺乏推理能力,推理系统缺乏自然语言理解能力,这是一个老问题了,正是这个问题,困扰着大型知识库系统的建设,也使得花费巨大的人力物力建立起来的知识库系统难以面向公众开展达到一定质量的知识服务。因此,在前人研究的基础上,本论文提出了“模式推理”的思想,并提出一种新的问答系统模型――“浅层结构模式推理”模型。本模型主要有如下特点:①、对原始文本很少做、甚至不做人工形式化工作,而是将未经处理的、无结构的原始文本,作为知识库。而传统做法则是手工建立大规模知识库。同传统做法相比,免去了知识形式化的环节,大大节省了人力物力。②、引进句子之间的逻辑推理机制,使得问答系统可以依据一定的策略进行推理,从而能够根据现有的知识,推导出用户所需要的结论。也就是说,系统可以从现有知识出发,通过逻辑推理机制,得到新知识。而传统做法,则是简单的检索文本中现成的答案,基本上不具备逻辑推理的能力。同传统做法相比,这种做法大大提高了系统的智能化。③、对于用户的查询,可给出准确的答案。而一些传统的做法,则是简单地返回相关网页或段落。同这些传统做法相比,这种做法大大提高了系统的准确性,更加方便、快捷、高效。为了实现上述“浅层结构模式推理”模型,本论文从理论上明确了模式合一的概念,定义了模式推理规则和基于模式推理的“证明”结构,并引入了包含变量的索引结构,作为实现逆向模式推理算法的基础。在此框架下,本文提出了针对不同环节的一系列算法,取得了如下的具体成果:①、提出双模式合一的“减首去尾”算法。基于这个算法,提出了一整套的模式推理机制,并对这套推理机制进行了优化、改进,有效解决了文本目标模式根据文本事实库、文本规则库进行模式推理的问题。

论文目录:

摘要

Abstract

第一章引言

1.1 课题来源

1.2 问答系统

1.3 模式合一

1.4 模式推理

1.5 模式推理在问答系统中的应用

1.6 论文的研究目标、创新点、结构

第二章问答系统综述

2.1 早期的问答系统

2.2 无知识库的问答系统

2.2.1 概述

2.2.2 技术特色

2.3 基于结构化知识库的问答系统

2.3.1 知识和知识库

2.3.2 基于知识库的问答系统

2.3.3 技术特色

2.4 基于文本知识库的问答系统

2.4.1 问答式检索系统

2.4.2 基于FAQ的问答系统

2.4.3 TREC QA TRACK的参赛系统

2.5 各类问答系统的综合比较

2.6 问答系统的评测

2.6.1 TREC-英语问答评测平台

2.6.2 NICIR-日语问答评测平台

2.6.3 CLEF-多语言问答系统评测平台

2.6.4 EPCQA-汉语问答系统评测平台

2.7 本章小结

第三章模式合一

3.1 模式合一的相关定义、研究现状

3.1.1 相关定义

3.1.2 研究现状

3.2 模式合一的基本性质、具体方法与证明

3.2.1 模式合一的基本性质

3.2.2 某些具体方法与证明

3.3 双模式合一的“减首去尾”算法

3.3.1 算法的输入

3.3.2 算法的输出

3.3.3 具体算法

3.3.4 算法分析、证明

3.3.5 算法的时间复杂度

3.3.6 算法的实验结果

3.3.7 算法说明、应用、需要改进之处

3.4 基于双模式合一的变量求解算法

3.4.1 算法的输入

3.4.2 算法的输出

3.4.3 具体算法

3.4.4 算法分析

3.4.5 算法测试

3.5 本章小结

第四章一个模式和一个模式集合的合一

4.1 本章工作的背景和定位

4.2 事实库、规则库的一体化全文索引

4.2.1 相关定义

4.2.2 全文索引的实例

4.2.3 数据结构

4.2.4 建立全文索引的算法

4.2.5 改进的算法

4.2.6 算法测试

4.2.7 小结与说明

4.3 对单个模式建立索引

4.3.1 实例

4.3.2 建立索引链表的算法

4.3.3 改进的算法――建立索引数组的算法

4.3.4 算法测试

4.4 一对多模式合一

4.4.1 相关定义

4.4.2 一对多模式合一的实例

4.4.3 多模式合一过程分析

4.5 一对多模式合一的“图检索”算法

4.5.1 数据结构

4.5.2 算法的输入

4.5.3 算法的输出

4.5.4 具体算法

4.5.5 算法分析

4.5.6 算法测试

4.6 精简的一对多模式合一算法

4.6.1 数据结构

4.6.2 算法的输入

4.6.3 算法的输出

4.6.4 具体算法

4.6.5 算法测试

4.7 基于“图检索”算法的双模式合一、变量求解

4.7.1 算法的输入

4.7.2 算法的输出

4.7.3 算法思想

4.7.4 具体算法

4.7.5 算法测试

4.8 本章小结

第五章模式推理

5.1 相关定义

5.2 正向推理

5.2.1 模式推理实例一

5.2.2 模式推理实例二

5.2.3 模式推理实例三

5.2.4 小结

5.3 基于特殊规则的模式推理

5.3.1 容易产生歧义的规则

5.3.2 列表分解、列表合成规则

5.3.3 小结

5.4 逆向推理

5.4.1 逆向推理的必要性、过程描述

5.4.2 逆向推理举例

5.4.3.p rolog推理机制的简单介绍

5.4.4 小结

5.5 具体的模式推理机制

5.6 基于双模式合一的模式推理算法

5.6.1 数据结构

5.6.2 算法的输入

5.6.3 算法的输出

5.6.4 具体算法

5.6.5 算法分析

5.6.6 算法测试

5.7 基于多模式合一的模式推理

5.7.1 基于多模式合一的模式推理的实例

5.7.2 算法的输入

5.7.3 算法的输出

5.7.4 具体算法

5.7.5 比传统模式推理算法的改进之处

5.8 模式推理的改进方法

5.8.1 改进方法一

5.8.2 改进方法二

5.9 模式推理中的推理循环

5.9.1 同构模式

5.9.2 推理循环的实例

5.9.3 推理循环的成因与定性说明

5.9.4 推理循环的防止原则

5.9.5 推理循环的消除原则及定性说明

5.9.6 推理循环的进一步消除

5.9.7 实验

5.10 “图检索”算法与传统模式推理算法的整合

5.11 本章小结

第六章模式推理在问答系统中的应用

6.1 模式推理与问答系统

6.2 内嵌谓词的定义

6.3 问答系统中常用的内嵌谓词

6.3.1 汉语数字转换为阿拉伯数字

6.3.2 阿拉伯数字转换为汉语数字

6.3.3 两个“公元前”年份比较的谓词

6.3.4 “公元前”年份加减的谓词

6.4 用户查询与目标模式

6.4.1 用户查询

6.4.2 目标模式

6.4.3 用户查询转换为目标模式

6.5 事实库与规则库

6.6 本章小结

第七章一个基于模式推理的问答系统

7.1 相关问题说明

7.1.1 问答系统（QAS）的定义

7.1.2 问答系统和搜索引擎的区别

7.1.3 问答系统的体系结构

7.1.4 限定领域的问答系统

7.1.5 开放领域的问答系统

7.1.6 问答类型（QA Typology）

7.1.7 一种典型的问答系统结构

7.2 ChinaQA的体系结构

7.3 模式推理方法

7.3.1 用户查询转换为目标模式

7.3.2 对目标模式进行模式推理

7.4 FAQ方法

7.4.1 常问问题库－FAQ

7.4.2 句子相似度的计算

7.5 其它方法

7.6 本章小结

第八章总结论和未来工作展望

8.1 论文的总结论

8.2 未来工作展望

参考文献

感谢

作者简历

发布时间: 2006-12-27

参考文献

[1].面向开放域的中文问答系统问句处理相关技术研究[D]. 张亮.南京理工大学2006
[2].问答系统的答案优化方法研究[D]. 相洋.哈尔滨工业大学2017
[3].基于全信息的问答系统研究[D]. 刘松.北京邮电大学2014
[4].信息距离理论及其在问答系统中的应用研究[D]. 张显.清华大学2008

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